安徽品牌在线近红外光谱仪光谱检测

    近红外光谱技术(NIR)是90年代以来发展快、引人注目的分析技术之一。随着NIR分析方法的深入应用和发展，已逐渐得到大众的普遍接受和官方的认可。1978年美国和加大就采用近红外法作为分析小麦蛋白质的标准方法，1998年美国材料试验学会制订了近红外光谱测定多元醇(聚亚安酯原材料)中羟值含量的ASTMD6342标准方法。2003年，在我国也正式实施了近红外光谱方法测定饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸的国家标准GB/T由于近红外光在常规光纤中有良好的传输特性，且其仪器较简单、分析速度快、非破坏性和样品制备量小、几乎适合各类样品(液体、粘稠体、涂层、粉末和固体)分析、多组分多通道同时测定等特点，成为在线分析仪表中的一枝奇葩。近几年，随着化学计量学、光纤和计算机技术的发展，在线近红外光谱分析技术正以惊人的速度应用于包括农牧、食品、化工、石化、制药、烟叶等在内的许多领域，为科研、教学以及生产过程控制提供了一个十分广阔的使用空间。 迅杰光远在线近红外检测仪，更值得信赖的国产之光！安徽品牌在线近红外光谱仪光谱检测

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在线近红外光谱仪进行物质成分检测的步骤如下：1.收集湿化学数据：对于要检测的物质，需要收集相关的湿化学数据，例如全氮、总酸、氨基酸态氮、食盐、铵盐、还原糖、无盐固形物等理化指标数据。这些数据可以通过按照相关标准方法进行测定。2.光谱采集：在实验室静态条件下，采用傅里叶变换近红外光谱仪采集样品的近红外光谱。在采集光谱时，需要根据具体的物质种类和情况确定具体的参数，例如光谱扫描范围、扫描次数等。通常会采取多次扫描取平均光谱作为样品的光谱。3.建立模型：采用定量分析软件，例如OPUS，将收集到的湿化学数据和近红外光谱数据进行关联，建立预测模型。这个过程通常使用偏小二乘法（PLS）算法进行模型的建立和优化。4.预测和检测：通过在线近红外光谱仪的测量和计算，可以根据已经建立的模型来预测和检测物质的成分含量。以上就是在线近红外光谱仪进行物质成分检测的一般步骤，其非侵入性的特点使得其在多个领域得到广泛应用。 安徽品牌在线近红外光谱仪光谱检测